信息不完备下的状态估计

主讲人:刘汶欣 | 来飞智能定位总监与研发VP

  • 开课时间

    2022.07.19 20:00

  • 课程时长

    90分钟

  • 学习人数

    2488人次学习

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信息不完备下的状态估计

本次分享将围绕视觉与惯性状态估计系统展开讨论。针对这一领域的挑战,介绍信息不完备的概念,以及如何运用这一概念提升定位系统的性能。我们介绍三种不同应用场景下的信息不完备系统:在计算能力受限与低特征环境下的视觉惯性导航;单目相机驾驶系统的视觉里程计;以及行人AR/VR眼镜的惯性航位推算。我们将探索如何通过机器学习与基于模型方法的紧密结合来补偿实时系统中的信息缺失,将深度学习作为应对信息不完备系统挑战的重要突破口,论证利用两者的优势互补提供性能保证的混合系统框架将提供最为精确稳定的状态估计解决方案。

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